Conception et développement d'un système de perception de l'environnement et de planification de trajectoire pour un robot marcheur
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire aborde trois des principaux aspects de la problématique associée à la robotique mobile: la perception de l'environnement, la représentation virtuelle de l'environnement et la planification de trajectoire. Plus spécifiquement, ces trois aspects sont considérés pour un robot marcheur. Puisque les capacités de déplacement supplémentaires de ce robot sont directement associées au relief du sol, les éléments présentés dans ce mémoire considèrent uniquement la topographie du terrain se trouvant devant le robot. \n \nPour la première partie, on présente de façon détaillée la conception et le développement d'un capteur basé sur un système de vision stéréoscopique binoculaire actif. La deuxième partie présente une méthode de représentation virtuelle de l'environnement de type surface d'élévation. Enfin, la troisième partie présente l'implantation d'un algorithme de planification de trajectoire basé sur la méthode conventionnelle suivant les contours d'obstacles polygonaux. Finalement, on présente plusieurs résultats de simulation permettant d'évaluer la performance globale des systèmes développés. \n \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".